0


数据仓库、数据中台、大数据平台之间的关系

    数据行业经常会出现数据仓库、数据中台、大数据平台等概念,容易产生疑问,它们中间是相等,还是包含的关系?

数据中台和数据仓库概念的关系

    数据中台概念是包含数据仓库的,数据仓库是数据中台中的一部分,包含数据存储的技术实现和数据流向,而数据中台除了数据仓库以外还包含数据治理的、数据运营的功能,同时根据企业需要的数据,数据中台是建立在数据仓库上,还是建立在大数据平台的存储结构上。

数据中台和大数据平台的区别是什么?

    大数据平台是数据平台,是多个产品的集合,数据中台不是单纯的产品,它是一种数据治理和数据运营的机制,包含业务服务的理念和数据治理、数据运营的功能、组织架构。两者的建设目的都是发掘数据价值,高效实现数字化运营,区别则在于数据中台是具备业务属性的,输入的是原始数据,输出的是业务部门可以直接使用的数据能力。如果必须要将数据中台和大数据平台区分开来,可以说数据中台是建立在大数据平台的基础层之上,强调提供相应的工具和机制来实现数据能力的全局抽象、共享和复用。

数据中台的概念

    一:数据中台是一个数据运营的概念,主要功能是将跨领域的数据集中聚合和治理,将其抽象为服务,提供具有业务价值的逻辑概念。相较于传统的大数据平台,数据中台是升级版的概念,并不再简单地将各个功能混在一起。

    二:数据中台在理念上有几个显著特点,首先,更强调数据的集中存储、统一管理和标准化服务的提供;

    其次,它几乎涵盖了所有相关的系统,包括数据采集、同步、开发、质量管理、标准化、元数据、数据建模和开发、数据服务、安全管理和运维管理等方面,需要与后台进行对接,为前台提供服务;

    三:数据中台并非单纯的产品或系统,而是将数据管理的理念和制度转化为系统和产品的形式进行呈现,以实现落地并产生业务价值。数据中台的目标是通过提供工具、流程和方法论,实现数据能力的抽象、复用和共享,以赋能业务部门,提高实现数据价值的效率。

    四:阿里提出数据中台的概念,强调与国内现有大数据平台的区别,并专注于解决数据孤岛、重复开发的问题,强调数据共享和复用的概念。

数据仓库的概念

数据仓库是指存储大量数据的一个系统,数据仓库通常被用来收集、整合和存储企业或组织的各类数据,以便进行分析和决策。数据仓库具有以下特点:

    一. 统一性:数据仓库包括企业内的各个业务领域,可将各种分散的数据整合起来。

    二. 容错性:可以处理包含异常数据或数据失真的大型数据集。 

    三. 冗余性:数据仓库允许数据的冗余存储,以提高数据访问的速度和效率。 

    四. 支持大数据量:数据仓库系统可以处理大规模数据。 

    五. 面向主题:数据仓库是围绕特定主题或业务问题来设计和构建。 通过数据仓库,企业可以从海量的数据中提取有价值的信息,用于业务分析和决策制定。

大数据平台的概念

    大数据平台作为一套基础设施,主要用于处理海量数据存储、计算以及流数据实时计算等场景,并以节约投资降低成本为出发点。然而,实际上从硬件投资到软件开发都比数据仓库建设要复杂得多。

    它是一个集数据存储、数据计算分析、数据应用与展示的综合性系统,对数据进行集成、存储、管理、分析和挖掘,用于实现信息的抽象、共享和再利用。大数据平台能够集成不同种类和来源的数据,如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据,并开展各种数据处理和分析工作,以便获取宝贵的业务洞察,并为组织提供支持业务决策的数据分析和挖掘服务。大数据平台通常包括数据采集、传输、计算、存储和可视化等多个环节,以数据为核心,提供高效、可扩展以及全面的数据处理服务。大数据平台的建设可以帮助企业通过数据价值链的全面管理与酝酿,充分挖掘数据的潜值,使得企业智能化水平和战略竞争优势进一步得以提升。

数据中台和数据仓库的区别是什么?

                    数据中台和数据仓库的区别主要表现在以下几个方面:

1、功能定位不同:数据中台侧重于数据的整合、管理、治理、交换和流转等方面,是企业数字化转型的关键支撑。而数据仓库主要用于数据的存储、集成和分析,主要面向决策支持和业务分析。

  1. 场景应用不同:数据中台适用于面向企业数字化转型的各种组织形式,可以大规模地跨部门、跨系统地数据整合,为业务研发提供数据支撑。而数据仓库主要面向特定的业务领域和业务问题,提供数据分析、挖掘和报告等服务。

  2. 数据处理方式不同:数据中台采用了现代化的信息技术,如云计算、大数据、人工智能和物联网等,把数据打通、共享、流转和运营起来,以满足企业数据资源共享和创新发展需要。为企业的数据治理,数据运营,而数据仓库则更偏向于批量、离线、载入式、定期和固化的数据处理方式。数据仓库,做的是数据的聚集,通过在一套数据建设方法论的指导下,构建数据表,并将几个数据孤岛的数据汇总起来,做一定维度上的聚集和提炼;

  3. 数据管理方法不同:数据中台融合了数据技术、数据治理和业务价值三者,实现对企业客观数据和主观数据的完整管理,从数据来源、数据归档、数据权限、数据合规、数据安全等一系列管理方面来对数据进行全方位的管理与控制。而数据仓库则更强调数据质量、数据规范、数据清洗、数据建模等技术方法,通过对数据的标准化和规范化来提高数据的使用价值。

5、数据的核心理念不同:数据仓库更多的是站在IT技术的角度,注重数据的存储、整合和分析等方面;而数据中台则更多地以业务为导向,强调数据服务于业务的关键地位,从整合、管理、治理、交换和流转等方面提供支撑,助力企业数字化转型。

6、能够处理的数据类型不同:传统数仓的数据来源主要是业务数据库,数据格式以结构化数据为主。而数据中台的数据来源期望是全域数据,包括业务数据库,日志数据,埋点数据,爬虫数据,外部数据等。数据的来源可以是结构化数据或者非结构化的数据。

7、目标不同:数据仓库:面向主题、集成、不可更新、历史数据(大)、源数据(以结构化为主)、元数据(支持数据建模等)、可扩展等。数据中台:融合整个企业的全部数据,打通数据之间的隔阂,消除数据标准和口径不一致的问题。


本文转载自: https://blog.csdn.net/LiHaoHang6/article/details/138908771
版权归原作者 李指导、 所有, 如有侵权,请联系我们删除。

“数据仓库、数据中台、大数据平台之间的关系”的评论:

还没有评论